L’infirmité motrice cérébrale est un trouble du développement neurologique qui peut affecter le tonus musculaire et les capacités motrices. En conséquence, de nombreux patients atteints de paralysie cérébrale doivent utiliser un fauteuil roulant électrique pour se déplacer. Cependant, comme l’infirmité motrice cérébrale affecte également les membres supérieurs, les patients peuvent présenter des troubles de la main causés par la maladie, tels que des tremblements, des réflexes exagérés et une raideur musculaire. Ces troubles empêchent le patient de manœuvrer adéquatement le joystick du fauteuil roulant. Afin de rendre le patient autonome dans sa mobilité, nous proposons dans cet article d’étudier le principe d’une solution d’assistance orthétique pour réduire les tremblements de la main. Ce dispositif est basé sur le principe du « Layer Jamming » (LJ). Il s’agit de modifier la rigidité de l’actionneur en fonction de la pression de vide appliquée sur un ensemble de feuilles intercalées. La dépression, ainsi créée, provoque alors une augmentation de la friction entre les couches de feuilles et donc une raideur par collage. Cela induit ainsi une réduction de la capacité de rotation articulaire. Dans notre application, cette variation de la rigidité a été utilisée pour amortir les tremblements de la main. Contrairement à l’état de l’art, nous avons développé un actionneur LJ sur une base technologique d’impression 3D. Dans cet article, nous présentons les tests réalisés pour évaluer les performances intrinsèques du système : mesure de la réponse couple/angle et évaluation de la variation de rigidité. L’actionneur a été testé pour la conception d’une orthèse de main afin de proposer un premier test de performances face à des perturbations en utilisant notre simulateur de fauteuil roulant virtuel et un mannequin. Les résultats ont montré que l’actionneur LJ se comporte comme un ressort rotatif avec une rigidité variable et contrôlable. Les résultats montrent une réduction des tremblements de la « main » allant jusqu’à 93,5% avec un temps de réaction de 461 ms.
JHEDMAR JHONATAN CALLUPE LUNA (Autor); Eric Monacelli (Autor); Vincent Chalvet (Autor); DANTE ANGEL ELIAS GIORDANO (Autor).
Año: 2022
Título de la revista: IFRATH Conference - Handicap 2022
Ciudad: -, Francia
Página inicial - Página final: 55-60
Url: https://ifrath.fr/handicap2022/actes/